研究・技術・事業開発のためのセミナー/書籍
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【Excel演習で学ぶ】
わかりやすい統計解析入門講座

～研究、開発、量産、出荷後対応の各工程で役に立つ
統計解析の原理・手順・実施・解釈～

とっつきにくい、難しいと思われがちな統計解析ですが、
学問としてではなく、日々の業務・実務に役立つことを大前提に基礎からやさしく学べます

研究、開発、量産、生産、出荷後対応、実験、解析等・・・
研究開発・技術・生産・品質管理部門の方々が
　知っておくべき、身に付けておくべき実務に役立つ統計解析

受講後は、「自力で」「正しく」統計解析を
　使いこなすことが出来るようになられることをイメージしております

統計解析を根本から理解し、使いこなして、日々の業務を円滑、効果的に行おう

第１講　統計学の基本概念
第２講　統計的推定と検定
第３講　分散分析と回帰分析
 
この通信講座の受付は終了致しました。
開講日 2023年10月17日 (火)
講座講数・期間 3回コース(10月17日～3月下旬)
1口の受講者数 1口3名まで受講可能
受講料(税込)
各種割引特典
1口 62,700円 ( E-Mail案内登録価格 59,565円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体57,000円＋税5,700円
E-Mail案内登録価格：本体54,150円＋税5,415円
[1名受講も可能です]
　35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 )
　　定価：本体32,000円＋税3,200円
　　会員：本体30,400円＋税3,040円

[4名以上は、1口1人あたりの金額追加で受講可能です]
　1人あたり20,900円( S&T会員受講料 19,855円 )の金額追加で受講可能です
お申込み前に必ずご確認ください
通信講座の流れ
通信講座テキスト/ebookの閲覧方法

通信講座講師

ＦＩＡ　代表　福山 紅陽　氏
※元三菱マテリアル(株)、元協和界面科学(株)
【講師紹介】

通信講座趣旨

　製造業では研究，開発，量産，出荷後対応の各工程で実験や統計解析を⾏う必要があります。しかし，解析の基本原理を理解していないために解析手法や適用先を誤ったり，正しい結果が得られているのにその解釈・結論を誤ってしまうような例も少なくありません。本講義では，最も基本的な統計的検定・推定をExcel関数を利用して自力できるようになることを⽬標に，統計学の基本概念を修得したうえで，基本的な統計解析の原理，手順，解釈の修得を目指します。なお，本講座ではノンパラメトリック検定，多変量解析等は扱いません。

通信講座講演内容

第１講：統計学の基本概念

＜趣旨＞
　各種統計解析を理解・実行するのに必要となる、統計学の基本概念の修得を目指します。統計学的な知見は、数理的な証明を行おうとするとかなり難解になるものも少なくありません。本講座では、数理的な厳密さを追究するよりも、数値シミュレーション等により、統計学的知見の意味が理解・実感できるようにします。

＜習得できる知識＞
・母集団と標本，平均，分散，標準偏差，期待値，確率密度など，統計学の各種基本概念の理解

＜プログラム＞
１．母集団と標本
　1.1 知りたいこととわかることの違い
　1.2 母集団と標本
　1.3 無作為抽出
　1.4 有限母集団と無限母集団
　1.5 全数検査と抜取検査
　1.6 ばらつきとかたより

２．データの種類
　2.1 カテゴリーデータ
　2.2 順序データ
　2.3 間隔データ
　2.4 比例データ
　2.5 平均や標準偏差を求められるデータと求められないデータ
　2.6 離散量
　2.7 連続量

３．単変量データの記述
　3.1 標本サイズ
　3.2 度数分布表とヒストグラム
　3.3 平均
　3.4 中央値
　3.5 最頻値
　3.6 代表値
　3.7 偏差と偏差平方和
　3.8 分散
　3.9 標準偏差
　3.10 母平均と標本平均
　3.11 母分散と標本分散
　3.12 母標準偏差と標本標準偏差
　3.13 標準化変量
　3.14 最小，最大，範囲
　3.15 分位点，四分位点，パーセント点，四分位範囲
　3.16 歪度と尖度
　3.17 度数分布表，度数分布グラフの作り方と注意点


４．確率
　4.1 試行と事象
　4.2 確率
　4.3 先験的確率
　4.4 経験的確率
　4.5 確率の加法定理
　4.6 条件付き確率と確率の乗法定理
　4.7 事象の独立性と確率の乗法定理

５．離散確率変数と確率分布
　5.1 確率変数
　5.2 離散確率変数と確率分布
　5.3 確率変数の独立性
　5.4 期待値
　5.5 確率変数の分散
　5.6 母平均，母分散と期待値
　5.7 期待値の演算規則

６．連続確率変数と確率分布
　6.1 一様分布の場合
　6.2 一様分布ではない場合
　6.3 期待値

７．まとめ

８．付録
　8.1 Σ記号の演算規則
　8.2 確率変数の期待値の演算規則の証明
　8.3 確率変数の分散の演算規則の証明

■演習問題・添削■
 

第２講：統計的推定と検定

＜趣旨＞
　実験、測定をするとき、本当に知りたいことは母平均や母分散などの母集団の特性ですが、われわれにわかることは、母集団から抜き出した標本の特性に過ぎません。この標本の特性から、母集団の特性を推定することになります。この推定の作業を統計学に基づいて行うための原理、手順、注意点について解説します。

＜習得できる知識＞
・標本サイズと信頼性の関係
・統計的推定，検定の原理，手順，解釈の注意点

＜プログラム＞
１．種々の確率分布
　1.1 離散確率分布
　1.2 連続確率分布

２．標本統計量の信頼性
　2.1 生データの分布と標本平均の分布
　2.2 標本平均の信頼性: 大数の法則
　2.3 中心極限定理
　2.4 標本分散と標本標準偏差の信頼性
　2.5 分散の定義式で，nで割るときとn−1で割るときの違い
　2.6 分散の自由度

３．統計的推定
　3.1 点推定と区間推定
　3.2 区間推定の原理
　3.3 母分散既知の場合の母平均の推定（ある試料の平均はどのくらいか?）
　3.4 信頼区間の意味
　3.5 母分散未知の場合の母平均の推定（ある試料の平均はどのくらいか?）
　3.6 母平均の区間推定における母分散既知/未知の違い
　3.7 母分散既知の場合の母平均差の推定（2試料の平均の差はどのくらいか?）
　3.8 母分散未知の場合の母平均差の推定（2試料の平均の差はどのくらいか?）
　3.9 母分散の推定（ある試料のばらつきはどのくらいか?）
　3.10 母分散比の推定（2試料のばらつきの比はどのくらいか?）
　3.11 母比率の推定（不良率はどのくらいか?）

４．統計的検定
　4.1 検定の原理
　4.2 第1種の誤りと第2種の誤り
　4.3 母平均の検定
　4.4 P値
　4.5 母比率の検定
　4.6 そのほかの検定

５．まとめ

6. 付録
　6.1 乱数によるシミュレーション
　6.2 2項分布の導出
　6.3 分布の標準化
　6.4 標本平均の期待値が生データの母平均μに一致することの証明
　6.5 標本平均の母分散がσ2/nとなることの証明
　6.6 母分散σ2を推定するにはsn−12のほうが望ましいことの証明
　6.7 母分散の推定にカイ2乗分布が利用できることの説明
　6.8 正規分布以外の分布の例: ジョンソンSU分布，ベータ分布，コーシー分布
　6.9 正規分布に従わない場合の母平均推定の信頼率
　6.10 正規分布に従わない場合の母分散推定の信頼率
　6.11 各種統計的推定・検定 手順のまとめ

■演習問題・添削■
 

第３講：分散分析と回帰分析

＜趣旨＞
　実務では、3種以上の試料の比較や、2つの量の関係を調べる必要に迫られる機会が少なくありません。第2講で得た推定、検定を発展させ、分散分析、回帰分析といわれる手法の習得を目指します。

＜習得できる知識＞
・分散分析の原理，手順，解釈の注意点
・回帰分析の原理，手順，解釈の注意点

＜プログラム＞
１．実験の3原則
　1.1 実験結果のかたより
　1.2 実験の3原則

２．分散分析
　2.1 分散分析の原理
　2.2 1元配置の分散分析
　2.3 2元配置の分散分析

3. 相関
　3.1 相関係数
　3.2 母相関係数と標本相関係数
　3.3 母相関係数の推定
　3.4 相関係数の注意点
　3.5 相関と独立
　3.6 相関と因果

4. 回帰分析
　4.1 回帰分析
　4.2 直線的関係の係数の推定
　4.3 LINEST関数の利用と分散分析
　4.4 線形最小二乗法と非線形最小二乗法

５．まとめ

６．付録
　6.1 2元配置の分散分析における平方和の分解

■演習問題・添削■

スケジュール

10月17日 第1講 開講(テキスト到着予定)
↓
11月17日 第2講 開講(テキスト到着予定)
第１講 演習問題解答提出締切(11月17日)
↓
12月18日 第3講 開講(テキスト到着予定)
第２講 演習問題解答提出締切(12月18日)
↓
1月24日 第３講 演習問題解答提出締切
↓
2月中旬 修了証発行

受講条件

(１) PC の環境が必須です。
　・通信講座の進行上の連絡はE-Mail で行います。本人の個別E-Mail アドレスをご用意ください。
　・演習問題解答用紙、模範解答、修了証などの各種データは、Word、Excel、PDF などを使用します。

(２) 受講者全員のS&T 会員登録が必須です。
【E-Mail案内登録価格5%OFFは、受講者全員がE-MailまたはDM案内希望の場合のみ適用】
・通信講座の受講にあたってのテキストebook および教材データのダウンロード、講師への質問、
　修了証発行などに弊社S&T 会員マイページ機能を利用します。
　※弊社案内(E-Mail,DM)を希望されない方はS&T 会員登録の際、案内方法欄のチェックを
　　 外してください。なお、案内希望チェックがない場合、E-Mail案内登録価格(5%OFF)は適用できません。

教材

■製本版テキスト：　 各受講者1冊
　　　　　　　　　　　　・複数お申込みで同一住所の場合：代表者にまとめて送付
　　　　　　　　　　　　・複数お申込みで異なる住所の場合：各々に送付
　　　　　　　　　　　　・各開講日の2営業日前に発送
　　　　　　　　　　　　　　(第1講開講日の2営業日前15：00以降の申込み：開講日1営業日前の発送予定)
　　　　　　　　　　　　　　(第1講開講日の当日15:00までの申込み:開講日当日の発送予定)
　　　　　　　　　　　　　　(第1講開講日の当日15:00以降の申込み:開講日翌営業日の発送予定)

■ebook版テキスト： 各受講者の閲覧可能PC数 2台/1アカウント(同一アカウントに限る)
　　　　　　　　　　　　・テキストはebook版でも閲覧可能です(閲覧必須ではありません)。
　　　　　　　　　　　　・1人2台まで閲覧可能。会社のPCだけでなく通勤途中でも私物のタブレットで学習できます。
　　　　　　　　　　　　・ebook版のダウンロードは、S&T会員「マイページ」内で行います。
　　　　　　　　　　　　　　 [対応デバイス]　 Win・Macの両OS、スマートフォン・読書端末(iPhone、iPadなど)  
　　　　　　　　　　　　　　 [フォーマット]　PDF(コンテンツ保護のためアプリケーション「bookend」より閲覧)

※製本版、ebook版は同様の内容です(講座により異なる場合あり)
※本講座の映像視聴配信はありません

備考

お申込み後、お申込み受理の自動返信メールが届きます（申込期日：開講日当日まで）。
　　　　　　　　　⇓
当社受理後、2～3営業日で代表者(受講者1または申込入力者)に「請求書･受講券(PDF)」をE-mail送信いたします。
請求書到着後1か月以内にお支払いください（銀行振込）。

得られる知識

・母集団と標本，平均，分散，標準偏差，期待値，確率密度など，統計学の各種基本概念の理解
・標本サイズと信頼性の関係
・統計的推定，検定の原理，手順，解釈の注意点
・分散分析の原理，手順，解釈の注意点
・回帰分析の原理，手順，解釈の注意点

その他

□受講期間
　本講座の受講期間は、全3講の3か月間です。
　１講あたり１か月間を目安に学習を進めてください。

□演習問題
　演習問題の解答用紙が未提出の場合は、0点 扱いとなります。
　各講の平均をとり、ある一定の基準をクリアした方には「修了証」を発行します。

□講師への質問
　受講者全員で共有できるよう講師へのQ&Aは基本的に受講者マイページに匿名にて掲載いたします。
　全質問の講師の回答が閲覧でき、参考になります。


通信講座申込要領
　https://www.science-t.com/courseentryguide/
通信講座に関するFAQ
　https://www.science-t.com/faq/#faq004

通信講座講師

ＦＩＡ　代表　福山 紅陽　氏
※元三菱マテリアル(株)、元協和界面科学(株)
【講師紹介】

通信講座趣旨

　製造業では研究，開発，量産，出荷後対応の各工程で実験や統計解析を⾏う必要があります。しかし，解析の基本原理を理解していないために解析手法や適用先を誤ったり，正しい結果が得られているのにその解釈・結論を誤ってしまうような例も少なくありません。本講義では，最も基本的な統計的検定・推定をExcel関数を利用して自力できるようになることを⽬標に，統計学の基本概念を修得したうえで，基本的な統計解析の原理，手順，解釈の修得を目指します。なお，本講座ではノンパラメトリック検定，多変量解析等は扱いません。

通信講座講演内容

第１講：統計学の基本概念

＜趣旨＞
　各種統計解析を理解・実行するのに必要となる、統計学の基本概念の修得を目指します。統計学的な知見は、数理的な証明を行おうとするとかなり難解になるものも少なくありません。本講座では、数理的な厳密さを追究するよりも、数値シミュレーション等により、統計学的知見の意味が理解・実感できるようにします。

＜習得できる知識＞
・母集団と標本，平均，分散，標準偏差，期待値，確率密度など，統計学の各種基本概念の理解

＜プログラム＞
１．母集団と標本
　1.1 知りたいこととわかることの違い
　1.2 母集団と標本
　1.3 無作為抽出
　1.4 有限母集団と無限母集団
　1.5 全数検査と抜取検査
　1.6 ばらつきとかたより

２．データの種類
　2.1 カテゴリーデータ
　2.2 順序データ
　2.3 間隔データ
　2.4 比例データ
　2.5 平均や標準偏差を求められるデータと求められないデータ
　2.6 離散量
　2.7 連続量

３．単変量データの記述
　3.1 標本サイズ
　3.2 度数分布表とヒストグラム
　3.3 平均
　3.4 中央値
　3.5 最頻値
　3.6 代表値
　3.7 偏差と偏差平方和
　3.8 分散
　3.9 標準偏差
　3.10 母平均と標本平均
　3.11 母分散と標本分散
　3.12 母標準偏差と標本標準偏差
　3.13 標準化変量
　3.14 最小，最大，範囲
　3.15 分位点，四分位点，パーセント点，四分位範囲
　3.16 歪度と尖度
　3.17 度数分布表，度数分布グラフの作り方と注意点


４．確率
　4.1 試行と事象
　4.2 確率
　4.3 先験的確率
　4.4 経験的確率
　4.5 確率の加法定理
　4.6 条件付き確率と確率の乗法定理
　4.7 事象の独立性と確率の乗法定理

５．離散確率変数と確率分布
　5.1 確率変数
　5.2 離散確率変数と確率分布
　5.3 確率変数の独立性
　5.4 期待値
　5.5 確率変数の分散
　5.6 母平均，母分散と期待値
　5.7 期待値の演算規則

６．連続確率変数と確率分布
　6.1 一様分布の場合
　6.2 一様分布ではない場合
　6.3 期待値

７．まとめ

８．付録
　8.1 Σ記号の演算規則
　8.2 確率変数の期待値の演算規則の証明
　8.3 確率変数の分散の演算規則の証明

■演習問題・添削■
 

第２講：統計的推定と検定

＜趣旨＞
　実験、測定をするとき、本当に知りたいことは母平均や母分散などの母集団の特性ですが、われわれにわかることは、母集団から抜き出した標本の特性に過ぎません。この標本の特性から、母集団の特性を推定することになります。この推定の作業を統計学に基づいて行うための原理、手順、注意点について解説します。

＜習得できる知識＞
・標本サイズと信頼性の関係
・統計的推定，検定の原理，手順，解釈の注意点

＜プログラム＞
１．種々の確率分布
　1.1 離散確率分布
　1.2 連続確率分布

２．標本統計量の信頼性
　2.1 生データの分布と標本平均の分布
　2.2 標本平均の信頼性: 大数の法則
　2.3 中心極限定理
　2.4 標本分散と標本標準偏差の信頼性
　2.5 分散の定義式で，nで割るときとn−1で割るときの違い
　2.6 分散の自由度

３．統計的推定
　3.1 点推定と区間推定
　3.2 区間推定の原理
　3.3 母分散既知の場合の母平均の推定（ある試料の平均はどのくらいか?）
　3.4 信頼区間の意味
　3.5 母分散未知の場合の母平均の推定（ある試料の平均はどのくらいか?）
　3.6 母平均の区間推定における母分散既知/未知の違い
　3.7 母分散既知の場合の母平均差の推定（2試料の平均の差はどのくらいか?）
　3.8 母分散未知の場合の母平均差の推定（2試料の平均の差はどのくらいか?）
　3.9 母分散の推定（ある試料のばらつきはどのくらいか?）
　3.10 母分散比の推定（2試料のばらつきの比はどのくらいか?）
　3.11 母比率の推定（不良率はどのくらいか?）

４．統計的検定
　4.1 検定の原理
　4.2 第1種の誤りと第2種の誤り
　4.3 母平均の検定
　4.4 P値
　4.5 母比率の検定
　4.6 そのほかの検定

５．まとめ

6. 付録
　6.1 乱数によるシミュレーション
　6.2 2項分布の導出
　6.3 分布の標準化
　6.4 標本平均の期待値が生データの母平均μに一致することの証明
　6.5 標本平均の母分散がσ2/nとなることの証明
　6.6 母分散σ2を推定するにはsn−12のほうが望ましいことの証明
　6.7 母分散の推定にカイ2乗分布が利用できることの説明
　6.8 正規分布以外の分布の例: ジョンソンSU分布，ベータ分布，コーシー分布
　6.9 正規分布に従わない場合の母平均推定の信頼率
　6.10 正規分布に従わない場合の母分散推定の信頼率
　6.11 各種統計的推定・検定 手順のまとめ

■演習問題・添削■
 

第３講：分散分析と回帰分析

＜趣旨＞
　実務では、3種以上の試料の比較や、2つの量の関係を調べる必要に迫られる機会が少なくありません。第2講で得た推定、検定を発展させ、分散分析、回帰分析といわれる手法の習得を目指します。

＜習得できる知識＞
・分散分析の原理，手順，解釈の注意点
・回帰分析の原理，手順，解釈の注意点

＜プログラム＞
１．実験の3原則
　1.1 実験結果のかたより
　1.2 実験の3原則

２．分散分析
　2.1 分散分析の原理
　2.2 1元配置の分散分析
　2.3 2元配置の分散分析

3. 相関
　3.1 相関係数
　3.2 母相関係数と標本相関係数
　3.3 母相関係数の推定
　3.4 相関係数の注意点
　3.5 相関と独立
　3.6 相関と因果

4. 回帰分析
　4.1 回帰分析
　4.2 直線的関係の係数の推定
　4.3 LINEST関数の利用と分散分析
　4.4 線形最小二乗法と非線形最小二乗法

５．まとめ

６．付録
　6.1 2元配置の分散分析における平方和の分解

■演習問題・添削■

スケジュール

10月17日 第1講 開講(テキスト到着予定)
↓
11月17日 第2講 開講(テキスト到着予定)
第１講 演習問題解答提出締切(11月17日)
↓
12月18日 第3講 開講(テキスト到着予定)
第２講 演習問題解答提出締切(12月18日)
↓
1月24日 第３講 演習問題解答提出締切
↓
2月中旬 修了証発行

受講条件

(１) PC の環境が必須です。
　・通信講座の進行上の連絡はE-Mail で行います。本人の個別E-Mail アドレスをご用意ください。
　・演習問題解答用紙、模範解答、修了証などの各種データは、Word、Excel、PDF などを使用します。

(２) 受講者全員のS&T 会員登録が必須です。
【E-Mail案内登録価格5%OFFは、受講者全員がE-MailまたはDM案内希望の場合のみ適用】
・通信講座の受講にあたってのテキストebook および教材データのダウンロード、講師への質問、
　修了証発行などに弊社S&T 会員マイページ機能を利用します。
　※弊社案内(E-Mail,DM)を希望されない方はS&T 会員登録の際、案内方法欄のチェックを
　　 外してください。なお、案内希望チェックがない場合、E-Mail案内登録価格(5%OFF)は適用できません。

教材

■製本版テキスト：　 各受講者1冊
　　　　　　　　　　　　・複数お申込みで同一住所の場合：代表者にまとめて送付
　　　　　　　　　　　　・複数お申込みで異なる住所の場合：各々に送付
　　　　　　　　　　　　・各開講日の2営業日前に発送
　　　　　　　　　　　　　　(第1講開講日の2営業日前15：00以降の申込み：開講日1営業日前の発送予定)
　　　　　　　　　　　　　　(第1講開講日の当日15:00までの申込み:開講日当日の発送予定)
　　　　　　　　　　　　　　(第1講開講日の当日15:00以降の申込み:開講日翌営業日の発送予定)

■ebook版テキスト： 各受講者の閲覧可能PC数 2台/1アカウント(同一アカウントに限る)
　　　　　　　　　　　　・テキストはebook版でも閲覧可能です(閲覧必須ではありません)。
　　　　　　　　　　　　・1人2台まで閲覧可能。会社のPCだけでなく通勤途中でも私物のタブレットで学習できます。
　　　　　　　　　　　　・ebook版のダウンロードは、S&T会員「マイページ」内で行います。
　　　　　　　　　　　　　　 [対応デバイス]　 Win・Macの両OS、スマートフォン・読書端末(iPhone、iPadなど)  
　　　　　　　　　　　　　　 [フォーマット]　PDF(コンテンツ保護のためアプリケーション「bookend」より閲覧)

※製本版、ebook版は同様の内容です(講座により異なる場合あり)
※本講座の映像視聴配信はありません

備考

お申込み後、お申込み受理の自動返信メールが届きます（申込期日：開講日当日まで）。
　　　　　　　　　⇓
当社受理後、2～3営業日で代表者(受講者1または申込入力者)に「請求書･受講券(PDF)」をE-mail送信いたします。
請求書到着後1か月以内にお支払いください（銀行振込）。

得られる知識

・母集団と標本，平均，分散，標準偏差，期待値，確率密度など，統計学の各種基本概念の理解
・標本サイズと信頼性の関係
・統計的推定，検定の原理，手順，解釈の注意点
・分散分析の原理，手順，解釈の注意点
・回帰分析の原理，手順，解釈の注意点

その他

□受講期間
　本講座の受講期間は、全3講の3か月間です。
　１講あたり１か月間を目安に学習を進めてください。

□演習問題
　演習問題の解答用紙が未提出の場合は、0点 扱いとなります。
　各講の平均をとり、ある一定の基準をクリアした方には「修了証」を発行します。

□講師への質問
　受講者全員で共有できるよう講師へのQ&Aは基本的に受講者マイページに匿名にて掲載いたします。
　全質問の講師の回答が閲覧でき、参考になります。


通信講座申込要領
　https://www.science-t.com/courseentryguide/
通信講座に関するFAQ
　https://www.science-t.com/faq/#faq004
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化学・材料
書籍
番号 M085
発刊
2023年07月

匂い・香りの科学と評価・可視化・応用技術

～センシング技術の進展と呼気ガス分析・香り再現・演出等への展開～

化粧品 エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 EV241061
開講日
10月09日

第2期受講（2024年10月9日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫研究・開発・技術者のための化学物質管理とコンプライアンス NEW

【テーマ１】「化学物質を扱う研究・開発・技術者の義務と関連法規」
【テーマ２】「化審法の基礎と研究開発現場で重要な着眼点および規制動向」
【テーマ３】「安衛法の基礎と研究開発現場で重要な着眼点および規制動向」
【テーマ４】「その他の化学物質関連法規と持続的な取り組みに向けて」

医薬品 | 化粧品 化学・材料
通信講座
番号 EL231232
開講日
12月05日
受付終了

第3期受講（2023年12月5日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫Pythonを使って理解する線形代数の基礎と機械学習への応用

第1部　『Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～初級編～』
第2部　『Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～中級編～』
第3部　『Pythonと数学知識を使った機械学習への応用～教師あり/教師なし学習～』

医薬品 | 医療機器 | 化粧品 化学・材料
通信講座
番号 V240202
開講日
02月05日
受付終了

熱分析を正しく行うための必須知識と現場で使える実践ノウハウ習得講座

第1講 「各種熱分析の基本原理の理解と熱分析データの解析の基本」
第2講 「目的に合わせた分析条件の決め方・考え方とサンプリングのノウハウ」
第3講 「各熱分析法で得られた測定チャートの解釈の仕方と熱分析装置の保守・管理」

医薬品 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 EV240461
開講日
04月09日
受付終了

第1期受講（2024年4月9日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫研究・開発・技術者のための化学物質管理とコンプライアンス

【テーマ１】「化学物質を扱う研究・開発・技術者の義務と関連法規」
【テーマ２】「化審法の基礎と研究開発現場で重要な着眼点および規制動向」
【テーマ３】「安衛法の基礎と研究開発現場で重要な着眼点および規制動向」
【テーマ４】「その他の化学物質関連法規と持続的な取り組みに向けて」

医薬品 | 化粧品 化学・材料
セミナー
番号 B240442
開催日
04月22日

高機能化、高性能化のための表面処理法の基礎と表面分析法

受講可能な形式：【Live配信】のみ

エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 C240477
開催日
04月26日

【オンデマンド配信】　化学物質を扱う研究所における法規制に準拠した「薬品管理」の進め方

医薬品 | 化粧品 化学・材料
セミナー
番号 B240548
開催日
05月28日

X線光電子分光法（XPS、ESCA）の基礎と実務活用テクニック・ノウハウ

受講可能な形式：【Live配信】のみ

エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 O240405
開催日
05月30日

【オンデマンド配信】高分子材料の構造・物性とラマン・赤外分光法による評価

エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240591
開催日
05月31日
06月13日

においの基礎知識、メカニズムと目的に応じた測定・評価方法

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ

化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 A240624
開催日
06月24日

外観検査の自動化の進め方と画像データ取得およびAIによる検査のポイント

受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ

エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240721
開催日
07月11日

高分子材料における添加剤の基礎知識と分析技術

受講可能な形式：【Live配信】のみ

化学・材料
セミナー
番号 B240749
開催日
07月29日

分析におけるスペクトル解析の基本から応用テクニック NEW

受講可能な形式：【Live配信】のみ

化学・材料
セミナー
番号 B240740
開催日
07月30日
08月08日

高速液体クロマトグラフィーを使いこなすための必須知識と実践ノウハウ・トラブル対策

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ

医薬品 化学・材料
セミナー
番号 B240827
開催日
08月27日

衝撃現象・破壊の基礎と高速材料試験・構造要素強度評価方法

受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ

エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240830
開催日
08月30日

ゴム・プラスチック材料の破損、破壊原因とその解析法

受講可能な形式：【会場受講】のみ

化学・材料
セミナー
番号 B240924
開催日
09月24日

高分子材料の劣化・不具合分析および寿命評価と対策事例

受講可能な形式：【会場受講】のみ

化学・材料
書籍
番号 M085
発刊
2023年07月

匂い・香りの科学と評価・可視化・応用技術

～センシング技術の進展と呼気ガス分析・香り再現・演出等への展開～

化粧品 エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 EV241061
開講日
10月09日

第2期受講（2024年10月9日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫研究・開発・技術者のための化学物質管理とコンプライアンス NEW

【テーマ１】「化学物質を扱う研究・開発・技術者の義務と関連法規」
【テーマ２】「化審法の基礎と研究開発現場で重要な着眼点および規制動向」
【テーマ３】「安衛法の基礎と研究開発現場で重要な着眼点および規制動向」
【テーマ４】「その他の化学物質関連法規と持続的な取り組みに向けて」

医薬品 | 化粧品 化学・材料
通信講座
番号 EL231232
開講日
12月05日
受付終了

第3期受講（2023年12月5日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫Pythonを使って理解する線形代数の基礎と機械学習への応用

第1部　『Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～初級編～』
第2部　『Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～中級編～』
第3部　『Pythonと数学知識を使った機械学習への応用～教師あり/教師なし学習～』

医薬品 | 医療機器 | 化粧品 化学・材料
通信講座
番号 V240202
開講日
02月05日
受付終了

熱分析を正しく行うための必須知識と現場で使える実践ノウハウ習得講座

第1講 「各種熱分析の基本原理の理解と熱分析データの解析の基本」
第2講 「目的に合わせた分析条件の決め方・考え方とサンプリングのノウハウ」
第3講 「各熱分析法で得られた測定チャートの解釈の仕方と熱分析装置の保守・管理」

医薬品 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 EV240461
開講日
04月09日
受付終了

第1期受講（2024年4月9日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫研究・開発・技術者のための化学物質管理とコンプライアンス

【テーマ１】「化学物質を扱う研究・開発・技術者の義務と関連法規」
【テーマ２】「化審法の基礎と研究開発現場で重要な着眼点および規制動向」
【テーマ３】「安衛法の基礎と研究開発現場で重要な着眼点および規制動向」
【テーマ４】「その他の化学物質関連法規と持続的な取り組みに向けて」

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